論文の概要: From Review to Design: Ethical Multimodal Driver Monitoring Systems for Risk Mitigation, Incident Response, and Accountability in Automated Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06439v1
• Date: Thu, 07 May 2026 15:40:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.949509
• Title: From Review to Design: Ethical Multimodal Driver Monitoring Systems for Risk Mitigation, Incident Response, and Accountability in Automated Vehicles
• Title（参考訳）: リスク軽減, インシデント応答, 自動走行車の説明責任のための倫理的マルチモーダル運転監視システム
• Authors: Bilal Khana, Waseem Shariff, Rory Coyne, Muhammad Ali Farooq, Peter Corcoran,
• Abstract要約: 本稿では,ドライバ監視システムに特化したモジュール型倫理設計フレームワークを提案する。 このフレームワークは、高レベルの原則を実行可能な設計とデプロイメントのガイダンスに変換する。 これらのコントリビューションは、透明で信頼性が高く、人間中心のドライバー監視システムの開発を知らせることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.497527935481453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As vehicles transition toward higher levels of automation, Driver Monitoring Systems (DMS) have become essential for ensuring human oversight, safety, and regulatory compliance in a vehicle. These systems rely on multimodal sensing and AI-driven inference to assess driver attention, cognitive state, and readiness to take control. While technologically promising, their deployment introduces a complex set of ethical and legal challenges - ranging from privacy and consent to data ownership and algorithmic fairness. While overarching frameworks such as the GDPR, EU AI Act, and IEEE standards offer important guidance, they lack the specificity required for addressing the unique risks posed by in-cabin sensing technologies. This paper adopts a review-to-design perspective, critically examining existing regulatory instruments and ethical frameworks -- such as the GDPR, the EU AI Act, and IEEE guidelines -- and identifying gaps in their applicability to the distinctive risks posed by multimodal, AI-enabled in-cabin monitoring. Building on this review, we propose a modular ethical design framework tailored specifically to Driver Monitoring Systems. The framework translates high-level principles into actionable design and deployment guidance, including user-configurable consent mechanisms, fairness-aware model development, transparency and explainability tools, and safeguards for driver emotional well-being. Finally, the paper outlines a risk analysis and failure mitigation strategy, emphasizing proactive incident response and accountability mechanisms tailored to the DMS context. Together, these contributions aim to inform the development of transparent, trustworthy, and human-centered driver monitoring systems for next-generation autonomous vehicles.
• Abstract（参考訳）: 車両がより高度な自動化へと移行するにつれて、運転監視システム(DMS)は、車両における人間の監視、安全性、規制の遵守を保証するために欠かせないものとなっている。 これらのシステムは、ドライバーの注意力、認知状態、制御のための準備性を評価するために、マルチモーダルセンシングとAIによる推論に依存している。 技術的には有望だが、同社のデプロイメントには、プライバシや同意からデータオーナシップ、アルゴリズムの公正性に至るまで、複雑な倫理的および法的課題が伴う。 GDPR、EU AI Act、IEEE標準などの包括的なフレームワークは重要なガイダンスを提供するが、キャビン内のセンサー技術によって引き起こされるユニークなリスクに対処するために必要な特異性は欠如している。 本稿では、GDPR、EU AI Act、IEEEガイドラインなどの既存の規制手段と倫理的枠組みを批判的に検証し、マルチモーダルなAI対応のインキャビン監視によって引き起こされる特異なリスクに対する適用性のギャップを特定し、レビュー・ツー・デザインの観点を採用する。 本レビューに基づいて,ドライバ監視システムに特化して設計されたモジュール型倫理設計フレームワークを提案する。 このフレームワークは、高レベルの原則を、ユーザ設定可能な同意機構、公正性に配慮したモデル開発、透明性と説明性ツール、ドライバーの感情的幸福のための保護など、実行可能な設計とデプロイメントのガイダンスに翻訳する。 最後に、DMSの状況に合わせて、積極的なインシデント応答と説明責任機構を強調し、リスク分析と障害軽減戦略を概説する。 これらの貢献は、次世代の自動運転車のための透明で信頼性が高く、人間中心のドライバー監視システムの開発を知らせることを目的としている。

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